Аугментация данных для обучения нейронных сетей

Аугментация данных для обучения нейронных сетей

Аугментация данных — это метод, позволяющий искусственно увеличить объем обучающей выборки для нейронных сетей. Это нужно для того, чтобы нейросеть лучше обобщала данные и была более устойчивой к шумам и искажениям на входе.

Зачем нужна аугментация данных?

Нейронные сети обучаются на примерах. Чем больше разнообразных примеров они видят во время обучения, тем лучше модель работает на новых данных. Но зачастую собрать достаточно представительную выборку для обучения сложно или дорого. Вот тут и приходит на помощь аугментация.

Аугментация позволяет:

• Увеличить размер обучающей выборки.
• Добавить вариативности в данные.
• Смоделировать шумы и искажения, с которыми модель может столкнуться при работе с реальными данными.

Таким образом, аугментация улучшает обобщающую способность и робастность нейронной сети.

Какие бывают методы аугментации?

Существует множество разных методов аугментации данных. Выбор конкретных методов зависит от типа данных и задачи.

Для изображений:

• Поворот, отражение, масштабирование
• Сдвиг, обрезка, деформация
• Изменение яркости, контрастности, цветового баланса
• Добавление шума

Для текста:

• Синонимическая замена слов
• Изменение порядка слов и предложений
• Добавление опечаток и шума

Для звука:

• Изменение высоты и темпа
• Добавление фоновых звуков и шумов
• Изменение громкости и скорости воспроизведения

Также используют комбинирование разных видов аугментации.

Пример кода для аугментации изображений в Python

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
        rotation_range=40,
        width_shift_range=0.2,
        height_shift_range=0.2,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True,
        fill_mode='nearest')

# создаем генератор и применяем аугментацию к данным при обучении
datagen.fit(x_train) 
model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train), 
                    steps_per_epoch=len(x_train) / batch_size)  

В этом примере мы используем генератор ImageDataGenerator для аугментации изображений из обучающей выборки x_train на лету во время обучения модели.

Вопросы и ответы

Вопрос:

Можно ли использовать аугментацию при распознавании изображений в реальном времени?

Ответ:

Да, аугментацию можно применять не только на этапе обучения, но и при inferencing (выводе модели на новые данные). Например, для повышения робастности классификатора изображений в мобильном приложении к каждому входному изображению можно случайным образом применять небольшие искажения в реальном времени перед подачей на вход нейронной сети.

Вопрос:

Какую аугментацию лучше использовать для задачи распознавания лиц?

Ответ:

Для распознавания лиц полезны следующие виды аугментации: поворот и масштабирование изображения, добавление шума, небольшие искажения пропорций лица. Это позволит сети лучше обобщать и распознавать лица в разных ракурсах и условиях освещения.